질문 2: 빅 데이터는 무엇을 할 수 있습니까? 용도가 너무 많아요.
첫째, 정밀 사용자 정의.
주로 수요와 공급 모두를 대상으로 수요측의 개인화된 수요를 확보하고, 공급자가 포지셔닝 목표를 설정하고, 수요에 따라 * * * * 제품을 제시하여 최종적으로 공급과 수요 간의 최적의 대응을 실현할 수 있도록 돕습니다.
구체적인 적용 사례도 세 가지 범주로 요약할 수 있다.
첫째, 스마트 검색 엔진과 같은 개인화된 제품은 같은 내용을 검색하며 사람마다 결과가 다르다. 맞춤형 뉴스 서비스나 온라인 게임을 할 수 있습니다.
두 번째는 정밀 마케팅으로, 현재 비교적 흔히 볼 수 있는 것은 인터넷 마케팅, 바이두 보급, 타오바오 홈페이지 보급 등이다. , 또는 지리적 위치 기반 정보 푸시입니다. 어딘가에 도착하면 주변의 소비시설을 자동으로 푸시합니다.
세 번째는 소매점의 위치 또는 공공 인프라의 위치를 포함한 위치입니다.
이들은 사용자 요구에 대한 대용량 데이터 분석을 통해 공급업체가 상대적으로 맞춤형 서비스를 제공합니다.
적용의 두 번째 방향, 예측.
예측은 주로 목표 객체를 중심으로 과거 및 미래의 관련 요소 및 데이터 분석을 기반으로 경보 또는 실시간 동적 최적화를 수행합니다.
구체적인 응용으로 보면 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있다.
하나는 기업 운영 결정, 증권 투자 결정, 의료업계 임상 진료 지원, 전자정무 등을 포함한 의사 결정 지원입니다.
두 번째는 전염병 예측, 일상적인 건강 관리를 위한 질병 예측, 장비 시설의 운영 및 유지 보수, 공공 안전, 금융업의 신용 위험 관리와 같은 위험 경보입니다.
셋째, 지능형 회선 계획, 실시간 가격 책정 등과 같은 실시간 최적화입니다.
질문 3: 큰 데이터란 무엇입니까? 빅 데이터는 무엇을 할 수 있습니까? 대용량 데이터란 기존 소프트웨어 도구가 감당할 수 있는 시간 범위 동안 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터를 말합니다. 대량, 고성장, 다양한 정보 자산에 적응할 수 있는 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다.
큰 데이터는 맞을 수 있습니다. 데이터 수집 및 저장, 분석 및 적용, 제품 및 서비스 구성, 제품 및 서비스 생성, 프로세스 순환.
전체 유통 시스템이 지능형 시스템이 되어 기계로 자동화를 할 수 있을 때, 상업적이든 다른 것이든 새로운 모델이 될 수 있다. (존 F. 케네디, 컴퓨터명언)
질문 4: 큰 데이터는 무엇을 합니까? 큰 데이터란 "기존 소프트웨어 도구가 추출, 저장, 검색, 공유, 분석 및 처리할 수 없는 대규모의 복잡한 데이터" 입니다. 업계에서는 일반적으로 네 개의 V (매스, 범주, 가치 및 속도) 를 사용하여 대용량 데이터의 특징을 요약합니다.
데이터의 양은 엄청납니다. 지금까지 인간이 생산한 모든 인쇄물의 데이터 양은 200PB 이고, 인류가 역사상 말한 모든 문자의 데이터 양은 약 5EB( 1EB=2 10PB) 이다.
많은 데이터 유형이 있습니다. 과거에는 쉽게 저장할 수 있었던 텍스트 기반 정형 데이터에 비해 웹 로그, 오디오, 비디오, 사진, 지리적 위치 정보 등 비정형 데이터가 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 데이터 처리 능력에 대해 더 높은 요구 사항을 제시합니다.
낮은 가치의 밀도. 가치 밀도는 총 데이터 양에 반비례합니다. 어떻게 하면 강력한 기계 알고리즘을 통해 데이터의 가치를 더 빨리 "정화" 할 수 있을까요? 큰 데이터의 맥락에서 시급히 해결해야 할 문제가 될 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 컴퓨터명언)
가공 속도가 빠르다. 큰 데이터는 기존 데이터 마이닝의 가장 두드러진 특징과 다릅니다. IDC 의' 디지털 우주' 보고서에 따르면 2020 년까지 전 세계 데이터 사용량은 35.2ZB 에 이를 것으로 예상된다.
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소셜 네트워크를 통해 인간 사회의 점점 더 복잡한 행동 패턴을 데이터에서 관찰할 수 있습니다. 소셜 네트워크는 빅 데이터에 대한 직접적인 정보 수집 및 분석을 제공합니다. 복잡하고 복잡한 데이터 뒤에서 사용자의 행동 습관과 선호도를 발굴하고 분석하고, 사용자의 "맛" 에 더 잘 맞는 제품과 서비스를 찾아내며, 사용자 요구에 맞게 자신을 조정하고 최적화하는 것이 큰 데이터의 가치입니다.
따라서 위의 개념을 바탕으로 빅 데이터의 산업 변화를 볼 수 있습니다.
1 빅 데이터 플라이휠 효과로 인한 산업 통합 및 새로운 산업 중심
2 정보 수집 방식의 철저한 변화로 인한 새로운 정보 집계
3 정보 푸시 모드의 철저한 변화로 인한 새로운 정보 보급
4 정밀 마케팅
5 제 3 자 지불-소액 대출, 인터넷 군중이 대표하는 인터넷 금융의 전면 개혁.
6 산업의 수직일체화 추세와 그에 따른 산업 생태 재건
7 기업 개혁과 기업 내부 가치 사슬 개조, 산업 외부 경계 확대
8 *** 및 각급 기관의 공개투명성, 그에 따른 중앙 통제 및 내부 메커니즘 조정.
데이터 혁신으로 인한 9 가지 새로운 서비스
질문 5: 큰 데이터란 무엇입니까? 빅 데이터는 무엇을 할 수 있습니까? 빅 데이터는 실제로 무엇을 했습니까? 어떻게 큰 데이터 큰 데이터, 또는 방대한 양의 데이터, 즉 현재 주류 소프트웨어 도구를 통해 캡처, 관리, 처리, 정리할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터가 관련되어 있는 정보를 말합니다. 기업이 합리적인 시간 내에 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 빅 데이터 분석의 기준은 비즈니스 인텔리전스 (BI) 소프트웨어입니다. 전통적인 데이터 분석의 복잡성은 주로 두 가지 측면에 반영됩니다. 첫째, 기술자는 데이터를 준비하는 데 많은 시간이 필요합니다. 둘째, 비즈니스 직원이 데이터 일치를 기반으로 하는 일부 분석 요구 사항을 구현하는 과정은 비교적 복잡합니다. FineBI 의 데이터 서비스 모듈은 고유한 분석 설계 패턴 및 지표 영향 요소 지능형 분석 모듈로 기존 BI 데이터 준비 시간, 데이터 분석 프로세스 복잡성 등의 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 기술자가 데이터를 준비할 때 코드나 복잡한 설정 프로세스가 필요하지 않으며 비 IT 직원도 쉽게 분석할 수 있습니다.
질문 6: 빅 데이터는 무엇을 할 수 있습니까? 몇 가지 키워드를 사용하여 큰 데이터를 정의할 수 있습니다.
첫째, "대규모" 는 두 가지 차원으로 측정할 수 있습니다. 하나는 시계열에서 많은 양의 데이터를 축적하는 것이고, 다른 하나는 깊이에서 더 세밀하게 축적하는 것입니다.
둘째,' 다양화' 는 문자, 그림, 비디오, 인구 데이터, 경제 데이터, 인터넷, 센서 등 다양한 데이터 소스와 같은 다양한 데이터 형식이 될 수 있습니다.
셋째, "동적". 데이터는 끊임없이 변화하고, 시간이 지남에 따라 대량의 데이터를 빠르게 늘리거나, 공간에서 끊임없이 변화하는 데이터를 이동할 수 있습니다.
이 세 가지 키워드는 큰 데이터의 이미지를 정의합니다.
하지만 또 다른 중요한 능력은' 처리 속도' 입니다. 이 크고 다양하며 동적인 데이터가 있지만 처리 및 분석에 오랜 시간이 걸린다면 큰 데이터라고 할 수 없습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 또 다른 관점에서 볼 때, 이러한 데이터를 신속하게 처리하기 위해서는 수작업이 불가능할 것이기 때문에 기계를 통해 달성해야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 컴퓨터명언)
마지막으로, 기계의 도움을 받아 이러한 데이터를 신속하게 처리하고 분석하여 필요한 정보 또는 전체 시스템의 응용 프로그램을 얻을 수 있습니다. 이를 큰 데이터라고 합니다.
질문 7: 빅 데이터 회사는 도대체 무엇을 하고 있습니까? 주요 업무로는 데이터 수집, 데이터 저장소, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보안이 있습니다. 이들은 기존 데이터를 기반으로 한 비즈니스 모델입니다. 다른 대형 데이터 회사들은 대형 데이터 도구에 의존하여 시장에 혁신적인 솔루션을 제공하고 기술 발전을 촉진합니다. Tian Yun Data 는 그러한 회사의 시장에서 더 널리 사용되고 있습니다.
질문 8: 빅 데이터 애플리케이션은 도대체 무엇을 하고 있습니까? "빅 데이터" 의 경우, 연구기관인 Gartner 는 이런 정의를 내렸습니다. 빅 데이터' 는 대규모, 고성장, 다양한 정보 자산으로, 더 강력한 의사 결정력, 통찰력 및 발견력, 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다. * * * 정의, 대용량 데이터란 일반 소프트웨어 도구에 의해 캡처, 관리 및 처리될 수 없는 데이터를 말합니다. * * *.
기술적으로 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 관계는 동전의 앞면과 뒷면처럼 밀접한 관계가 있다. 큰 데이터는 단일 컴퓨터에서 처리할 수 없으며 분산 아키텍처를 사용해야 합니다. 대량 데이터의 분산 데이터 마이닝이 특징이지만 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 가상화 기술에 의존해야 합니다. 클라우드 시대가 도래함에 따라 빅데이터는 점점 더 많은 관심을 받고 있다.
빅 데이터 기술의 전략적 중요성은 방대한 데이터 정보를 파악하는 것이 아니라 이러한 의미 있는 데이터를 전문화하는 것입니다. 즉, 큰 데이터를 하나의 산업에 비유한다면, 이 업계의 수익성의 관건은 데이터의' 처리 능력' 을 높이고' 처리' 를 통해 데이터의' 부가 가치' 를 실현하는 것이다.
질문 9: 빅 데이터는 앞으로 무엇을 할 수 있습니까? 네, 인터넷을 통해 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 처리하고 분석하는 것은 교류를 기초로 합니다. 빅데이터는 현대에서 유행하는 개념 용어로, 20 ~ 30 년 전에 제기된 것으로, 특히 대량의 정보를 가리켜 서버에 영구적으로 저장할 수 있다. 데이터를 수집하고 데이터를 관리하는 사람들이 변화하고 있습니다. 인류의 활동으로 중국은 인터넷 금융을 갖게 되었고, 각 업종마다 고유한 데이터 분류가 있었다.
질문 10: 빅 데이터 마케팅이란 무엇입니까? 빅 데이터 마케팅은 여러 플랫폼을 기반으로 한 대량의 데이터로, 빅 데이터 기술을 기반으로 인터넷 광고 업계의 마케팅 방식에 적용됩니다. 양중 상호 작용은 빅데이터 마케팅의 진정한 핵심은 온라인 광고를 정확한 시기에 올바른 전달체를 통해 올바른 방식으로 올바른 사람에게 전달하는 것이라고 생각한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터 마케팅, 데이터 마케팅, 데이터 마케팅, 데이터 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅) 결국 자신의 데이터나 정보를 사용하여 고객을 정확하게 찾는 것입니다. 목표 집단의 요구를 가장 빨리 충족시키는 것이 가장 좋습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)